《DEM 插值算法适应性理论与方法（修订版）》内容简介

DEM精度研究是DEM研究体系的重要组成部分，原始数据精度、插值算法、地貌类型、采样数据分布特征和尺度都是影响DEM精度的主要因素。插值算法作为其中的直接因素，地貌类型、采样数据分布特征和尺度等因素通过插值算法影响DEM精度。因此，从影响DEM插值精度的不同因素出发，研究DEM插值算法的适应性问题，对降低DEM插值的不确定性、提高DEM插值精度具有十分重要的意义。本书围绕DEM插值参数、地貌类型适应性、采样数据分布特征适应性、尺度适应性等问题展开了DEM插值算法适应性的研究和实践。本书可以作为地图学与地理信息工程（系统）、环境科学与工程、地理学、地质学、作战环境学等地球科学领域的研究生或本科生的辅助教材，也可以作为测绘科学与技术、遥感科学、地理信息科学等相关领域研究人员的科研参考书。
张锦明，浙江金华人，副教授，博士生导师。现主要从事虚拟现实/增强现实、虚拟地理环境、空间数据可视化等领域的教学与科研工作。获国家科技进步奖二等奖2项，省部级一、二、三等奖10项；出版著作7部、教材2部，发表学术论文30余篇。

作品目录

前言
1、绪论
1.1、数字高程模型
1.2、DEM插值算法的适应性
1.3、本书结构
1.4、本章小结
2、DEM插值算法
2.1、DEM插值原理
2.2、DEM插值算法特性
2.3、DEM插值算法分类
2.4、常用DEM插值算法
2.5、本章小结
3、DEM插值参数“优选”研究
3.1、DEM插值参数
3.2、DEM插值参数“优选”实验
3.3、反距离加权插值算法的“最优”插值参数
3.4、改进谢别德插值算法的“最优”插值参数
3.5、径向基函数插值算法的“最优”插值参数
3.6、克里格插值算法的“最优”插值参数
3.7、本章小结
4、DEM插值算法的地貌类型适应性研究
4.1、基本地形特征因子
4.2、宏观地形特征因子最佳分析区域预测模型
4.3、地形特征因子模糊聚类模型
4.4、地貌类型隶属度函数模型
4.5、DEM插值算法的地貌类型适应性实验
4.6、本章小结
5、DEM插值算法的采样数据分布特征适应性研究
5.1、局部地形特征描述模型
5.2、边界因素影响
5.3、K均值聚类分析
5.4、局部地形特征适应性实验
5.5、本章小结
6、DEM插值算法的尺度适应性研究
6.1、尺度与DEM尺度
6.2、水系和地形套合精度定量化描述模型
6.3、DEM插值算法尺度适应性实验
6.4、本章小结
7、DEM插值算法的地形特征因子适应性研究
7.1、坡度和坡向
7.2、DEM插值算法的地形特征因子适应性实验
7.3、本章小结
8、数据处理与地形建模软件
8.1、DPS数据处理系统
8.2、自动地球科学分析系统
8.3、Golden
Software
Surfer
8.4、本章小结
9、总结与展望
9.1、主要研究工作
9.2、主要创新点
9.3、需要进一步研究的问题
参考文献